随着 A2A (Agent-to-Agent) 协议的发布，相关的实践项目也逐渐涌现。对于许多希望体验 A2A 功能，但又担心学习成本和开发时间的开发者来说，推荐使用easya2a——一个可以快速、无缝地将现有 LangChain Agent 转换为在线 A2A URL 的 Python 包。

在 Docker 中部署如 Elasticsearch 这样的有状态应用并使用卷挂载持久化数据或日志时，务必关注宿主机挂载目录的权限问题。确保宿主机目录的所有权和权限与容器内运行相关进程的用户的 UID/GID 相兼容，是避免此类 “Permission denied” 错误的关键。希望这份笔记对你有所帮助！

该项目更新比较频繁，感觉作者也在全力做一个直观好用的MCP管理，对于Langchain集成MCP服务是一个不错的选择。

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TASK]：用户的任务描述（例如"修复缓存错误"）[TASK_IDENTIFIER]：来自[TASK]的短语（例如"fix-cache-bug"）[TASK_DATE_AND_NUMBER]：日期+序列（例如2025-01-14_1）[TASK_FILE_NAME]：任务文件名，格式为YYYY-MM-DD_n（其中n是当天的任务编号）[MAIN_BRANCH]：默认"main"[DATETIME]

本教程将详细解释 OpenAI API 如何进行数据流式传输，从基本的文本块到复杂的工具调用指令。流式传输允许你逐步从模型接收数据，这对于构建响应灵敏的用户界面和处理长输出非常有用。当你希望模型输出结构化数据以调用外部函数或工具时，你会使用“工具调用”(Tool Calling)。当你发起流式请求时，API 会保持 HTTP 连接打开，并以特定格式发送数据。此数组中的每个对象代表特定工具调用的信息

本文档通过实际构建A2A协议的客户端和智能体，深入理解A2A (Agent-to-Agent) 协议的工作原理。我们将按照真实的使用流程，从智能体注册到用户请求处理，完整展示A2A协议的实际应用。// 任务主体id: string;// 任务的唯一标识符// 客户端生成的会话 ID// 任务当前状态history?// 消息历史记录artifacts?// 代理创建的工件集合metadata?//

通过本教程，您学习了 Spec Workflow MCP 的基本使用方法。它通过将模糊的开发需求固化为结构化的规范文档，并围绕这些文档建立审批和任务流程，极大地提升了 AI 辅助开发的可控性和团队协作效率。

本章包含执行部署的详细步骤，以及管理 n8n 实例的常用 Docker Compose 命令。执行以下命令，Docker Compose 将在后台启动 n8n 容器。本章将提供配置文件的内容以及详细的参数说明。(此命令用于重新启动已停止或正在运行的容器)然后按回车（Enter）键，保存并退出。文件创建一个专门的目录，并进入该目录。请在你的服务器上依次执行以下命令。(此命令也会在后台创建并启动容器)

【代码】讲Gemini里面的canvas的内容提取为直接复制的md源码的提示词。